A interoperabilidade de conteúdo como pré-requisito para reutilizar e reaproveitar itens de conteúdo estruturado como objetos de aprendizagem em eLearning – uma perspectiva de normalização

CHRISTIAN GALINSKI, BLANCA STELLA GIRALDO PÉREZ

Infoterm

PALAVRAS-CHAVE: conteúdo estruturado e conteúdo não estruturado, representações verbais e não verbais, denominações, morfologia e morfemas, fraseologia e fraseologismos, colocações e termos polilexicais, objetos de aprendizagem de alta complexidade (HC-LO) e objetos de aprendizagem de baixa complexidade (LC-LO), linguagem para fins gerais (LGP) e linguagem para fins específicos (LSP), pessoas com deficiência (PwD) e tecnologias assistivas, normas e normalização, certificação, modelos de dados e modelagem de dados, repositórios federados, requisitos de qualidade e interoperabilidade

1. C O N T E Ú D O E S T R U T U R A D O

“Conteúdo” é entendido aqui como conteúdo estruturado no nível da semântica lexical, abrangendo representações linguísticas e não linguísticas de conceitos (entendidos na teoria da ciência como uma espécie de “objetos imateriais”). Essas representações podem ser designativas (como as designações em terminologia: termos, símbolos e denominações) ou descritivas (como vários tipos de definições, explicações ou representações não verbais), ou híbridas. Até agora, as designações e representações não verbais de conceitos, bem como as denominações (isto é, nomes próprios que representam conceitos individuais), têm sido sub-representadas na teoria e na metodologia da terminologia. No entanto, podem ser muito importantes para conceber objetos de aprendizagem (LO) em certos domínios ou campos de aplicação — para não falar da aprendizagem de línguas e da tradução.

Igualmente importantes para conceber LO multilíngues, multimodais e multiuso são

a) semelhanças entre entradas de LGP e LSP:

– A representação designativa da entrada (lema de LGP ou termo de LSP) pode consistir numa palavra, numa palavra composta ou numa entidade com várias palavras;

– A representação designativa verbal pode ser complementada por uma representação designativa não verbal (por exemplo, gesto, mímica, Bliss-

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símbolos¹ etc.), ou – se necessário – até mesmo ser substituído por ele (por exemplo, um símbolo gráfico ou outro símbolo não verbal);

– Cada entrada que representa um conceito tem um identificador de entrada único (que pode, por exemplo, apontar para ocorrências em corpora de textos);

◦ Nas entradas de LSP, cada representação designativa deve ter seu próprio identificador de item, o que, entre outras coisas, possibilitaria rastrear a mudança conceitual ao longo do tempo,

◦ Nas entradas de LGP, cada significado de uma representação designativa deve ter seu próprio identificador de item, o que possibilita entradas multilíngues,

◦ Em analogia à autonomia terminológica, aplica-se também à LSP e à LGP, bem como às representações não verbais, a autonomia da representação,

◦ As representações descritivas em LGP (incluindo explicações, contextos etc.) podem ser tratadas por analogia com as da LSP (explicações, contextos etc.), mas excluem definições em sentido estrito,

◦ Pode haver campos adicionais para notas, exemplos, fontes etc.

– Uma representação designativa verbal que represente tanto um conceito de LGP quanto um conceito de LSP pode – dependendo do grau de quase sinonímia – precisar ser abrangida por duas entradas, com referências cruzadas adequadas.

b) pronúncias de itens verbais de entidades de conteúdo estruturado, que devem ser previstas, pelo menos potencialmente, em qualquer entrada.

c) representações designativas não verbais e representações descritivas não verbais, que devem ser previstas, pelo menos potencialmente, em qualquer entrada, pois podem ser – dependendo do domínio ou campo de aplicação – igualmente importantes quanto às verbais e, por vezes, até mesmo as representações preferidas.

d) componentes de entidades de conteúdo estruturado, como os morfemas das representações designativas verbais ou elementos de uma definição, explicação, contexto etc. Eles devem ser marcados / etiquetados para facilitar as referências cruzadas ou a reutilização como outro LO (por exemplo, prefixos e sufixos na nomenclatura médica).

e) entidades maiores de conteúdo estruturado, como expressões idiomáticas, colocações em LGP ou fraseologismos em LSP, bem como metáforas, que podem ser tratadas formalmente de modo semelhante às representações designativas verbais em LGP (com referências cruzadas adequadas aos elementos pertinentes da entidade em questão). Neste ponto

¹ O Blissymbolics é um sistema de escrita ideográfico para pessoas com deficiência cognitiva. Cada um dos vários centenas de símbolos básicos representa um conceito; eles podem ser combinados para gerar novos símbolos que representam novos conceitos. Os Blissymbols não correspondem de modo algum aos sons de qualquer língua falada.

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Neste nível, a diferenciação mais refinada do que foi exposto acima é necessária na linguística de corpus, mas provavelmente não para os LO. Também pode ser de pouca importância saber se o significado é não composicional ou composicional. Na linguística de corpus, há ferramentas para identificar e extrair também essas entidades maiores de conteúdo estruturado.

f) a disponibilização de campos de espaço reservado ou de ligações às respetivas representações designativas para pessoas com deficiência, como em braille, língua gestual ou Blissymbolics.

Até agora, considerava-se que os recursos de conteúdo estruturado ao nível da semântica lexical compreendiam principalmente dados lexicográficos, dados terminológicos e outros tipos de representações de conceitos, incluindo alguns não verbais, como símbolos visuais (por exemplo, símbolos públicos). Contudo, também pode haver símbolos acústicos/auditivos, hápticos/táteis e outros, que, na gestão terminológica, poderiam ocorrer como designações ou mesmo como descrições de conceitos (como representações não verbais (ISO 10241-1:2011)). Para uma abordagem sistemática da gestão de conteúdo estruturado em geral, poderão ser necessárias mais informações — e as respetivas categorias de dados.

À luz do que foi exposto, podemos distinguir os seguintes tipos de conteúdo estruturado ao nível da semântica lexical:

- Dados lexicográficos, tais como:

◦ entidades lexicais (incluindo compostos, etc.),

◦ morfemas (morfologia),

◦ colocações, metáforas;

- Terminologias e tipos semelhantes de recursos linguísticos e outros recursos de conteúdo, tais como:

◦ nomenclaturas, taxonomias, tipologias, glossários, vocabulários, etc.,

◦ morfemas terminológicos (morfologia),

◦ fraseologismos terminológicos (fraseologia),

◦ nomes próprios de todos os tipos, usados, por exemplo, como elementos em diferentes tipos de diretórios,

◦ símbolos gráficos e outras designações não verbais,

◦ propriedades (de produtos), características, atributos, etc.;

- Tesauros, esquemas de classificação (ISO/DIS 22274:2011), palavras-chave e outros tipos de linguagens documentais (ou vocabulários controlados);

- Entradas enciclopédicas (de conhecimento), que abrangem, entre outras:

◦ entradas terminológicas enriquecidas com conhecimento,

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◦ nomes próprios (explicados) e outros tipos de dados estreitamente relacionados com nomes próprios;

– Ontologias, mapas de tópicos e outros tipos de sistemas de estruturação do conhecimento.

Tal como na terminologia, qualquer um dos outros tipos de conteúdo estruturado listados acima pode ter

– uma ou mais representações fonéticas, representações em língua gestual etc.;

– representações gráficas e outras representações designativas não verbais, bem como representações descritivas não verbais (algumas além de uma representação verbal, outras criadas como representações não verbais independentes das verbais).

Os tipos não verbais de conteúdo estruturado são particularmente relevantes em aplicações como o eLearning e de importância vital na comunicação:

– com e entre pessoas com deficiência (diretamente ou por meio de dispositivos de TIC que funcionam como tecnologias assistivas),

– entre pessoas com deficiência e os dispositivos que utilizam, e

– entre esses dispositivos.

Os projetistas de sinais de trânsito chamam os elementos dos sinais de trânsito de «morfologia» (por analogia com os morfemas na linguística). O mesmo poderia ser aplicado a outras representações designativas não verbais. Já foram desenvolvidos métodos de pesquisa para encontrar imagens completas / representações gráficas por meio dos elementos individuais nelas contidos. A figura seguinte mostra um exemplo da «morfologia» de símbolos gráficos (neste caso, um sinal de trânsito):

(da apresentação de Schmitz no TSTT 2006²; ver Schmitz 2006)

² 3.ª Conferência Internacional sobre Terminologia, Normalização e Transferência de Tecnologia (TSTT 2006), Pequim, China, 25–26 de agosto de 2006

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Em certos domínios (por exemplo, nas nomenclaturas biológicas), existem até exemplos de representações descritivas não verbais que substituem definições extensas ou outras descrições de conceitos, que também poderiam ser úteis para fins de eLearning:

(de Gonnissen and Mornie 1983, ave nº 50)

Basta uma legenda relativamente breve, com explicações dos símbolos (em vários idiomas), e a representação gráfica é facilmente compreendida por especialistas, estudantes ou ornitólogos amadores.

Atualmente, todos os tipos de conteúdo estruturado acima mencionados estão cada vez mais acessíveis em formato digital (como eContent — cada vez mais também por meio de dispositivos móveis) e podem

– ocorrer em textos digitais (como em documentação técnica, redação técnico-científica etc.),

– ser combinados entre si ou incorporados uns nos outros,

– ter elementos linguísticos semelhantes (letras, sons, morfemas etc.) ou diferentes (como representações não verbais),

– formar itens de conteúdo complexos,

– precisar ser integrados ou tornar-se interoperáveis com outros em determinadas aplicações.

Atualmente, porém, a maioria dos repositórios existentes de conteúdo estruturado não é coerente internamente e, por vezes, é até contraditória entre diferentes repositórios. Em geral, não se baseiam em métodos adequados de modelagem de metadados e dados e, por isso, não são integráveis, não são confiáveis e apresentam muitas deficiências. Isso é inaceitável, por exemplo, em aplicações que apoiam PwD, particularmente nas nossas sociedades envelhecidas,

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onde cada vez mais pessoas têm deficiências — por vezes, múltiplas. Além disso, isso não permite o seu uso eficiente para fins de eLearning, o que volta a colocar as pessoas com deficiência em desvantagem.

Em contraste com o conteúdo estruturado, um corpus pode ser descrito como conteúdo não estruturado, nomeadamente «um conjunto de linguagem que ocorre naturalmente» (McEnery, Xiao, Tono 2006), distinguindo assim um corpus de listas de palavras, dicionários e bases de dados. De modo semelhante, um corpus de fala (ou corpus oral) é um repositório de ficheiros de áudio de fala (e respetivas transcrições textuais). Estas definições são insuficientes no que diz respeito a elementos não linguísticos em textos (como na documentação técnica) e a elementos da comunicação não verbal (como gestos, expressões faciais, etc.) que necessariamente acompanham os dados falados na vida real.

Se observarmos onde se encontram os elementos de conteúdo estruturado, constatamos que a maioria não é desenvolvida como um fim em si mesma, mas constitui elementos necessários de conteúdo não estruturado, como corpora de textos, corpora de fala, etc. Por conseguinte, a relação entre conteúdo estruturado e corpora — especialmente tendo em vista tornar produtivo, por exemplo para eLearning sob a forma de LO, o conteúdo estruturado presente em conteúdo não estruturado — deve ser objeto de investigação mais aprofundada. Atualmente, o maior corpus do mundo é a Internet. No entanto, na maioria dos casos, são necessários textos de qualidade garantida para extrair LO — o que constitui um desafio para classificar e avaliar a qualidade dos textos e etiquetá-los de forma adequada.

2. Q U E S T Õ E S D E N O R M A L I Z A Ç Ã O R E L A C I O N A D A S C O M O C O N T E Ú D O E S T R U T U R A D O

Atualmente, os documentos de normas não abrangem apenas normas técnicas no sentido tradicional, mas também normas de terminologia, ensaios, produtos, processos, serviços, interfaces, dados, etc. Algumas são normas básicas, com amplo âmbito de aplicação ou que contêm disposições gerais para um determinado domínio; outras são normas metodológicas. A terminologia normalizada de um determinado domínio pode ser considerada uma norma básica. As normas metodológicas relativas aos princípios e métodos do trabalho terminológico e da normalização terminológica são, por conseguinte, fundamentais para todo o trabalho terminológico e para a normalização/unificação terminológica, tanto no âmbito da normalização em geral como para além dele. Além disso, os tipos de normas acima mencionados referem-se apenas a alguns tipos comuns e não são mutuamente exclusivos; por exemplo, uma determinada norma de produto também pode ser

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considerada uma norma de ensaio se estabelecer métodos de ensaio para as características do produto em causa. Como atualmente o conteúdo é necessário em quase todos os domínios da ciência e da tecnologia, as normas relacionadas com o conteúdo podem enquadrar-se em qualquer um dos tipos de normas acima mencionados.

De acordo com o ISO/IEC Guide 2:2001 normalização é uma atividade que consiste em estabelecer, relativamente a problemas reais ou potenciais, disposições para uso comum e repetido, com o objetivo de alcançar o grau ótimo de ordem num determinado contexto. Em particular, a atividade consiste nos processos de elaboração, publicação e implementação de normas. Entre os benefícios importantes da normalização contam-se a melhoria da adequação dos produtos, processos e serviços aos fins a que se destinam, a prevenção de obstáculos ao comércio e a facilitação da cooperação tecnológica. A elaboração de normas baseia-se no consenso, que é um acordo geral, caracterizado pela ausência de oposição persistente a questões substanciais por qualquer parte importante dos interesses envolvidos e por um processo que procura ter em conta os pontos de vista de todas as partes interessadas (nomeadamente indústria, investigação, administração pública e consumidores) e conciliar quaisquer argumentos conflitantes.

As iniciativas de normalização regem-se por abordagens altamente sistémicas. Em particular, as normas metodológicas visam soluções genéricas, igualmente adequadas a diferentes aplicações. Isto também se aplica às normas metodológicas relativas ao conteúdo estruturado, como as normas de transcrição e transliteração, modelos de dados, formatos de intercâmbio, identificadores de fontes (ISO 12615:2004), para não falar da gestão de projetos. Aplica-se também a alguns tipos de conteúdo estruturado normalizado, como códigos de línguas (série ISO 639), códigos de escrita (ISO 15924:2004) e códigos de países (série ISO 3166). Nos últimos anos, os aspetos da interoperabilidade do conteúdo estruturado tornaram-se uma questão central em muitos domínios. Por conseguinte, as normas relativas à qualidade dos dados, à administração de dados, à gestão de conteúdo e aos fluxos de trabalho estão a tornar-se cada vez mais indispensáveis.

Há vários comités técnicos que tratam de diferentes aspetos da interoperabilidade do conteúdo, mais ou menos genéricos, por exemplo:

- ISO/TC 37 Terminologia e outros recursos linguísticos e de conteúdo

- ISO/IEC-JTC 1/SC 32 Gestão e intercâmbio de dados (especialmente o seu WG 2 Metadados);

- ISO/IEC-JTC 1/SC 36 Tecnologia da informação para aprendizagem, educação e formação;

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- ISO/TC 184 Sistemas de automação e integração (especialmente o seu SC 4 Dados industriais);

- ISO/TC 46 Informação e documentação.

As normas desenvolvidas por esses comitês ainda não levam em conta os requisitos específicos do eLearning no que diz respeito à interoperabilidade de conteúdo de entidades de conteúdo estruturado no nível da semântica lexical.

A ISO/TC 37 foi o primeiro comitê a levar o multilinguismo plenamente em conta (na verdade, como um dos princípios básicos de todos os seus esforços de normalização, que são orientados por conceitos, isto é, independentes do idioma = multilíngues desde o início) — outros comitês técnicos seguiram o exemplo, mas muitas vezes não respeitam suficientemente esse princípio na prática. Atualmente, até mesmo a lexicografia passou a orientar-se por conceitos (=multilinguismo), como se pode constatar nos produtos de várias editoras de dicionários e em dicionários on-line de grande escala acessíveis na Internet. Isso também deve aplicar-se aos objetos de aprendizagem (LO) no nível da semântica lexical.

Dado que a interoperabilidade de conteúdo só pode ser alcançada com base em regras comummente aceites, isto é, normas internacionais, é necessário cooperar e coordenar as atividades de normalização mais importantes no que diz respeito à interoperabilidade de conteúdo. As novas atividades de normalização relativas a vários aspetos da interoperabilidade de conteúdo

- são impulsionadas pelos desenvolvimentos técnicos no sentido da criação cooperativa/participativa de conteúdo baseada na Web através das TIC (sob a forma de redes sociais, plataformas de cooperação, comunicação móvel, etc.), por um lado;

- terão um grande impacto nos vários tipos de gestão de conteúdo e de conhecimento (especialmente em aplicações eletrónicas, como eLearning, eAccessibility&eInclusion, eHealth, gestão multilíngue de dados de produtos em eBusiness, etc.), por outro lado.

Até agora, os esforços de normalização na ISO/TC 37 Terminologia e outros recursos linguísticos e de conteúdo relacionados com conteúdo estruturado centraram-se em normas metodológicas relativas a

- Categorias de dados (que não são exatamente idênticas aos metadados), utilizadas no projeto conceptual das entradas de conteúdo estruturado;

- Modelos de dados e métodos de modelagem de dados;

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– Metamodelos para tornar interoperáveis modelos de dados concorrentes; – Aplicações dos itens acima; e, em certa medida, a normalização desses tipos de conteúdo relevantes para o TC.

Se forem incluídas ontologias no sentido de representação do conhecimento, os metamodelos mencionados acima precisam ser ampliados para abranger metaontologias e até mesmo uma linguagem de metaontologia (ISO/CD 17347:2012), a fim de possibilitar a interoperabilidade entre ontologias. Nesse contexto, uma ontologia é entendida como uma “especificação formal e explícita de uma conceptualização compartilhada” (Gruber, June 1993), que representa um vocabulário e uma taxonomia compartilhados que modelam um domínio — isto é, a definição de conceitos e outros objetos de informação, bem como suas propriedades e relações. Uma linguagem de ontologia — diferente da mera representação do conhecimento — fornece um metamodelo para essas especificações formais e explícitas de uma conceptualização compartilhada.

Quase todos os TCs da ISO e da IEC normalizam os termos e definições mais importantes de seus respectivos domínios ou áreas temáticas. Alguns também normalizam outros tipos de recursos linguísticos e de conteúdo.

3. VOLUMES DE CONTEÚDO ESTRUTURADO: TERMINOLOGIA E OUTROS RECURSOS LINGUÍSTICOS E DE CONTEÚDO

De acordo com a ELRA (European Language Resource Association), recursos linguísticos são:

– corpora de textos,

– corpora de fala,

– (dados lexicográficos e) terminologias.

In a recent article (Galinski, Reineke 2011), an attempt was made to quantify the volumes of lexicographical and terminological entries in an ever increasing number of domains or subjects. The lexis of LGP in the highly developed languages may comprise up to 500,000 lexemes (including a considerable share of terminology). However, the total number of scientific-technical concepts across all domains or subjects may well comprise ~100–150 million. The number of identifiable chemical substances alone has passed the 60 million mark in 2011. In the light of these figures

– A interoperabilidade de conteúdo é um pré-requisito para evitar uma enorme duplicação de esforços;

– A abordagem da ISO/TC 37 está se tornando cada vez mais essencial;

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- Novas abordagens e métodos precisam ser desenvolvidos, e os existentes, adaptados;

- A maioria das ferramentas atuais para gerir terminologias é insuficiente;

- A necessidade de normalização — especialmente no que diz respeito à qualidade baseada em normas — aumentará.

Isto é particularmente importante, tendo em conta que muitas ou a maioria das entradas terminológicas (ou outros itens de conteúdo estruturado) são potenciais objetos de aprendizagem (LO) no eLearning.

Nas figuras acima os nomes próprios e outros tipos de denominações não estão incluídos, embora sejam dados indispensáveis no eLearning (representando conceitos individuais). Dependendo da língua (ou do sistema de escrita) e da área de aplicação, podem

- Ter versões linguísticas diferentes (semelhantes ou não);

- Ser pronunciados de forma diferente em línguas distintas;

- Ter de ser transcritos para diferentes sistemas de escrita;

- Ter de ser «traduzidos» para algumas línguas;

- Estar sujeitos a condições jurídicas especiais (como as marcas comerciais).

O número de nomes próprios existentes e de outros tipos de denominações é incontável — pode chegar a várias centenas de milhões. Mesmo neste caso, podem ocorrer representações não verbais, como logótipos gráficos, etc.

4. NECESSIDADE DE REPOSITÓRIOS FEDERADOS DE OBJETOS DE APRENDIZAGEM DERIVADOS DE CONTEÚDO ESTRUTURADO

Contabilizando todos os itens de conteúdo estruturado ao nível da semântica lexical, conforme descrito acima, que poderiam pelo menos potencialmente tornar-se OA, podemos chegar facilmente a um número de várias centenas de milhões de itens. Kelly Washbourne, da Kent State University, afirmou certa vez, com pesar: «Infelizmente, não há cura para a terminologia; só podemos esperar geri-la». Esta afirmação também se aplica à maioria dos tipos de conteúdo estruturado — não apenas aos linguísticos — e, em especial, aos OA ao nível da semântica lexical. Portanto, temos de ampliar os métodos e ferramentas tradicionais com novas abordagens que facilitem a gestão eficiente da quantidade e da qualidade do conteúdo estruturado.

A gestão compreende métodos, ferramentas, processos e cooperação e coordenação, bem como mecanismos e ferramentas de controlo. Só se todos estes elementos forem baseados em normas haverá a possibilidade de melhorar a interoperabilidade do conteúdo estruturado desenvolvido e mantido em repositórios de conteúdo.

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Não menos importante para que se desenvolvam e mantenham mais repositórios (federados) de conteúdo estruturado segundo requisitos de qualidade, a situação descrita acima exige mais

– normas metodológicas,

– normas de gestão de conteúdo,

– normas de fluxo de trabalho (particularmente no que diz respeito ao desenvolvimento cooperativo/participativo de conteúdo estruturado baseado na Web),

– normas de garantia da qualidade (por exemplo, ISO/TS 8000-1:2011),

– normas de tecnologia de bases de dados,

– esquemas/ferramentas de verificação, validação e certificação baseados em normas.

A federação de repositórios de conteúdo estruturado pode assumir várias dimensões. De forma mais estática e passiva, um repositório pode «informar» automaticamente outros repositórios sobre quaisquer modificações, desencadeando processos para lidar com essas modificações. De forma mais dinâmica, a modificação de um determinado repositório é implementada diretamente nos repositórios federados — naturalmente, após a validação adequada — ou o item afetado de outro repositório recorre às modificações no repositório de onde estas se originaram.

EXEMPLO: um campo de apresentação num repositório de dados de produtos com a indicação «LENGTH 5.4 cm» é composto por três elementos:

– os metadados LENGTH para produtos, como um prego ou parafuso, cujo comprimento é medido em cm; estes metadados LENGTH têm um ID de metadados e uma descrição num repositório de metadados (que funciona como ficheiro de autoridade) — não podem ser confundidos com LENGTH para microprodutos medidos em nanómetros ou produtos de grande porte medidos em metros;

– o valor variável 5.4 (que, se expresso em polegadas, seria 2.13);

– a unidade «cm», proveniente de outro repositório de metadados (que funciona como ficheiro de autoridade), com o respetivo ID e uma descrição, que também pode abranger rotinas de conversão para a unidade correspondente do sistema imperial, a saber, «inch».

A maior parte do conteúdo estruturado normalizado pela ISO e pela IEC poderia, em teoria, tornar-se OA de alta qualidade. Alguns tipos de conteúdo estruturado, como a terminologia básica, os sistemas de codificação (por exemplo, para nomes de países, moedas, línguas ou símbolos de segurança), símbolos gráficos, etc., são tão

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é importante que os próprios itens de conteúdo sejam padronizados internacionalmente. Na ISO/CDB (ISO Concept DataBase) está incluído o seguinte conteúdo padronizado:

- Terminologia,

- Códigos,

- Símbolos gráficos.

Pretendia-se incluir também:

- Grandezas e unidades,

- Categorias de dados (metadados),

- Dados de classificação de produtos,

- Dados sobre propriedades dos produtos,

- Informação química,

- Ferramentas de comunicação para determinadas pessoas com deficiência (PwD), como Blissymbols, itens de conteúdo em língua gestual (incluindo a notação da língua gestual) etc.

A Norma Internacional ISO 10241–1:2011 Entradas terminológicas em normas – Parte 1: Requisitos gerais e exemplos de apresentação foi elaborada pela ISO/TC 37 com o objetivo de incluir também outros tipos de conteúdo estruturado padronizado na ISO/CDB. Baseia-se nas Normas Internacionais ISO 704:2009, ISO 860:2007 e ISO 15188:2001. Para a padronização terminológica na ISO e na IEC, a Norma Internacional ISO 10241–1 é obrigatória. Não só é mencionada nas Diretivas ISO/IEC, como também é aplicada por muitas organizações de padronização ou harmonização terminológica em todo o mundo.

Tendo em vista as necessidades futuras de adotar entradas terminológicas padronizadas individuais, foi elaborada a Norma Internacional ISO 10241–2:2012 Entradas terminológicas em normas – Parte 2: Adoção de entradas terminológicas padronizadas. Esta norma será um marco no sentido de tornar o conteúdo estruturado padronizado mais interoperável, inclusive em ambientes de cooperação/participação.

5. OBJETOS DE APRENDIZAGEM DERIVADOS DE CONTEÚDO ESTRUTURADO

De acordo com a ISO/IEC 2382–36:2008 (36.05.01), um recurso de aprendizagem é uma «entidade que pode ser referenciada e utilizada para aprendizagem, educação e formação». Neste artigo, um objeto de aprendizagem (LO) no nível da semântica lexical é o menor recurso de aprendizagem (LR) possível. De acordo com

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a norma de metadados de objetos de aprendizagem (LOM) (IEEE 1484-12.1:2002, 3.6), um «objeto de aprendizagem [para esta norma] é definido como qualquer entidade, digital ou não digital, que possa ser utilizada para aprendizagem, educação ou formação». Este artigo centra-se em entidades digitais de conteúdo estruturado no nível da semântica lexical, consideradas como LO.

Os metadados (elementos de dados) da norma LOM estão agrupados em 9 categorias:

a) A categoria General agrupa as informações gerais que descrevem o objeto de aprendizagem como um todo.

b) A categoria Lifecycle agrupa as características relacionadas à história e ao estado atual deste objeto de aprendizagem, bem como àqueles que o afetaram ao longo da sua evolução.

c) A categoria Meta-Metadata agrupa informações sobre a própria instância de metadados (e não sobre o objeto de aprendizagem que essa instância descreve).

d) A categoria Technical agrupa os requisitos técnicos e as características técnicas do objeto de aprendizagem.

e) A categoria Educational agrupa as características educacionais e pedagógicas do objeto de aprendizagem.

f) A categoria Rights agrupa os direitos de propriedade intelectual e as condições de utilização do objeto de aprendizagem.

g) A categoria Relation agrupa características que definem a relação entre o objeto de aprendizagem e outros objetos de aprendizagem relacionados.

h) A categoria Annotation fornece comentários sobre a utilização educacional do objeto de aprendizagem e informações sobre quando e por quem os comentários foram criados.

i) A categoria Classification descreve este objeto de aprendizagem em relação a um sistema de classificação específico.

Em conjunto, estas categorias constituem o Esquema Base LOM v1.0. A categoria Classification pode ser utilizada para fornecer determinados tipos de extensões ao Esquema Base LOM v1.0, uma vez que qualquer sistema de classificação pode ser referenciado.

A IEEE 1484-12.1:2002 não define como um sistema de tecnologia de aprendizagem representa ou utiliza uma instância de metadados para um objeto de aprendizagem.

As reflexões a seguir são o resultado de um pequeno grupo de estudo sobre cartões didáticos para aprender vocabulário japonês (com foco nos caracteres sino-japoneses kanji, mas abrangendo também exemplos de combinações de kanji e expressões). A questão era: como poderiam ser tornados multilíngues e utilizados por dispositivos modernos — incluindo, se possível, dispositivos móveis?

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Constatou-se que

- Os cartões de kanji são objetos de aprendizagem de alta complexidade (HC-LO), isto é, uma combinação de informações que pode ser obtida de vários outros objetos de aprendizagem de baixa complexidade (LC-LO);

- São necessárias ligações entre LO no nível do campo — inclusive entre partes de um determinado campo, se necessário;

- O modelo de dados emergente deve ser multilíngue desde o início, a fim de permitir o desenvolvimento e a manutenção cooperativos/participativos desses LO;

- Uma conexão com corpora de textos aumentaria a capacidade de extrair exemplos de vocabulário, exemplos de uso etc. de forma sistemática;

- A informação de qualquer LO está centrada em torno de um elemento central, que pode ser usado para pesquisar em textos ou bancos de dados, identificando e extraindo informações adicionais.

Em geral, considerou-se que um sistema para desenvolver e manter LO desse tipo poderia basear-se nas Normas Internacionais da ISO/TC 37. No entanto, a metodologia da ISO/TC 37 precisaria de algumas extensões se fosse aplicada a LO derivados de conteúdo estruturado.

Em todo caso, um cartão de kanji como o mostrado abaixo é um HC-LO que pode ser construído com dois ou mais LC-LO, conforme a necessidade. Sejam HC-LO ou LC-LO, seus elementos centrais podem servir de ligação com corpora de textos, o que permitiria acrescentar informações de uso, como colocações, contextos/co-textos e metáforas, por um lado, e desenvolver exercícios, questões de teste etc. a partir desses contextos/co-textos de forma sistemática, por outro.

Na figura a seguir, um cartão para aprender caracteres sino-japoneses kanji pode ser decomposto em vários HC-LO ou LC-LO. Os cartões de kanji demonstraram aumentar consideravelmente a velocidade de aprendizagem de kanji, bem como a eficácia de sua memorização. Um LO de kanji, por sua própria natureza, é sempre um HC-LO, pois pode

- Ter uma ou mais “leituras chinesas” onyomi, dependendo do período histórico em que o kanji em questão foi introduzido, da região da China de onde veio e do significado que tinha (sem mencionar que os japoneses podem ter acrescentado significados diferentes ao longo do tempo);

- Ter uma ou mais “leituras japonesas” kunyomi, tomando o kunyomi do próprio caractere chinês ou como radical, acrescentando (uma ou

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terminações (na maioria, elementos flexionais ou partículas que transformam o radical em adjetivo ou advérbio etc.), cujo resultado às vezes pode ser considerado um derivado regular, mas frequentemente também idiomático;

- Combinar-se com outros kanji para formar binômios, trinômios etc.

Qualquer LO de leitura onyomi ou kunyomi (algumas das quais se sobrepõem semanticamente) para um LO de kanji pode, por sua vez, ser considerado um HC-LO, se tiver significados diferentes (cada um em um nível de menor complexidade).

(de Hodges e Okazaki s.a.)

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Na figura acima, a leitura onyomi kyû (como L1 para K1 休) pode ter qualquer significado das leituras kunyomi, mas kyû só pode ser usada para o kanji quando ele ocorre em combinações de kanji (ou — como exceção — quando o kanji aparece isoladamente como abreviatura). Kyû como LO só faria sentido se um aprendiz quisesse aprender, por algum motivo, todos os kanji que têm a leitura onyomi kyû. Há muitos kanji cuja leitura onyomi representa um ou mais conceitos e, portanto, cada combinação de kanji+onyomi pode ser considerada um LO.

L2 休む yasumu, L3 休まる yasumaru, L4 休める yasumeru, L5 休み yasumi representam diferentes leituras japonesas — embora semanticamente relacionadas — kunyomi do kanji em questão, que, além de serem derivadas, têm um significado idiomático que qualifica cada uma delas como um LC-LO individual. Contudo, se um LO desse tipo tiver mais de um significado, cada um deles representa, em princípio, um LC-LO. 休 nas leituras kunyomi representa apenas o radical yasu. No entanto, há outros radicais pronunciados yasu com significado diferente, escritos com outros kanji, como 安 em yasui 安い, o que poderia levar o aprendiz a outros LO de kanji com a leitura japonesa yasu.

L6 定休日 teikyûbi, L7 一休みする hitoyasumi suru e L8 休目 kyûjitsu representam o significado de compostos de kanji (binômios, trinômios etc., com ou sem terminações) com leitura onyomi, kunyomi ou mista. Assim, o elemento central do HC-LO K1 (休 kyû) deste cartão didático de kanji pode

- combinar-se com dois ou mais kanji para formar LO lexicográficos, como L6 teikyûbi, L7 hitoyasumi suru e L8 kyûjitsu. Se algum deles tiver mais de um significado, deverá ser considerado como dois ou mais LO;

- remeter a outros kanji HC-O, como K2 一, K3 定, K4 日;

- vincular-se a kanji visualmente semelhantes, como K5 体 e K6 伏, ou a outros kanji de relevância histórica ou de outro tipo.

Qualquer LO dos tipos mencionados acima deve prever um campo reservado para:

- pronúncia (ou pronúncias, pois pode haver duas ou mais; se houver homófonos, os ponteiros devem levar ao LO correspondente);

- língua de sinais e outros tipos de recursos de AAC (comunicação aumentativa e alternativa).

A língua e a escrita japonesas, extremamente complexas, foram escolhidas para ilustrar o método de composição e decomposição de LO no nível da semântica lexical. Tomando o japonês, uma língua complexa com um com-

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Um roteiro complicado, como base para conceber os modelos de dados de LO para um repositório de LO no nível da semântica lexical, apresenta vantagens. Pode facilitar o tratamento de fenômenos do mundo dos símbolos não linguísticos, como na figura abaixo.

Em alguns países, existem até variantes do mesmo sinal de trânsito, dependendo de onde é utilizado — quanto à sua posição na estrada ou se é um sinal de trânsito tradicional ou de um painel de mensagens variáveis (VMS) (Galinski 2011).

A maioria dos kanji japoneses ocorre — muitas vezes com leituras irregulares — em denominações, isto é, nomes próprios de pessoas, lugares, organizações, edifícios e outros objetos. Especialmente em línguas com sistemas de escrita não latinos, a grafia e a leitura corretas de nomes próprios costumam representar grandes dificuldades para o aprendiz. Sem falar na ordenação correta dos nomes nesses sistemas de escrita. Ao sobrevoar a Sibéria rumo à China, pode-se ler no monitor do voo o nome chinês de Novosibirsk, que começa com 新xin, que significa «novo», traduzindo para o chinês o elemento novo do nome. O restante do nome sibirsk=Siberia é transcrito por caracteres chineses. Assim, os nomes próprios podem ter de ser transcritos ou (parcial ou totalmente) «traduzidos». Em todo caso, os nomes próprios — assim como as entidades terminológicas e lexicográficas — podem ser LO importantes e ser tratados com a mesma abordagem descrita acima.

A abordagem da ISO/TC 37 pode servir de modelo para todos os tipos de conteúdo estruturado. Mas, como já foi mencionado acima, o Data Category Registry for language resources (DCR) (ISO 12620:2009) da ISO/TC 37 deve, e de fato pode, ser estendido a outros tipos de conteúdo estruturado para além dos dados lexicográficos e terminológicos, bem como a novas necessidades de eAplicações, como as relacionadas com eLearning e com fins de eAcessibilidade/eInclusão.

Para aqueles que se assustam com a complexidade, pode haver uma saída — não tão nova, mas, na realidade, raramente aplicada: a federação de recursos

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de conteúdo estruturado. Aplicando a filosofia do Dublin Core, uma determinada camada de categorias de dados (comum a diferentes tipos de conteúdo estruturado) deve ser padronizada e implementada em qualquer recurso, garantindo assim a interoperabilidade de conteúdo. O grau total de complexidade não é implementado num único super-recurso, mas distribuído por vários recursos de diferentes tipos de conteúdo estruturado. Esta forma de garantir a interoperabilidade de conteúdo, tendo em vista a reutilização de entidades de conteúdo estruturado para outros fins, ainda requer investigação adicional.

6. N E C E S S I D A D E S F U T U R A S D E N O R M A L I Z A Ç Ã O

À luz do exposto, a ISO/DCR pode precisar de categorias de dados adicionais. Atualmente, a ISO/DCR contém as categorias de dados básicas e muitas categorias estendidas para dados terminológicos e lexicográficos. O modelo de dados terminológicos, bem como o modelo de dados lexicográficos, baseiam-se nelas. O uso de categorias de dados (que não são exatamente o mesmo que metadados ou elementos de dados) parece altamente apropriado para conteúdo estruturado em geral e, em particular, para LO no nível da semântica lexical.

Além disso, as categorias de dados podem ser distinguidas em categorias de dados primárias e categorias de dados secundárias (ISO 10241-1:2011) (ou até categorias de dados terciárias). As categorias de dados primárias referem-se a dados essenciais, como termo, definição etc. As categorias de dados secundárias referem-se, entre outros, a atributos como preferido, admitido ou obsoleto (termo). As categorias de dados terciárias referem-se a informações adicionais (caso não sejam consideradas categorias de dados secundárias), como as que dizem respeito aos elementos da referência de fonte dos dados terminológicos (também aplicáveis a outros tipos de conteúdo estruturado), conforme descrito em ISO 12615:2004 Bibliographic references and source identifiers for terminology work.

As categorias de dados primárias segundo a ISO 10241-1, adaptadas a LO, são (em comparação com a Tabela 1 do Anexo 1):

- número da entrada — único para a entrada na base de dados de LO;

- (categoria de metadados:) representação designativa do conteúdo estruturado → isto é, termos, incluindo também sinónimos, homónimos etc.; deve ser estendida a qualquer tipo de representação designativa de conteúdo estruturado, cada uma das quais deve ter o seu próprio ID de entidade, estendendo assim a autonomia do termo à autonomia da representação;

- (categoria de metadados:) representação descritiva do conteúdo estruturado → isto é, definições, explicações, contextos etc.; a estender

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em direção a qualquer tipo de representação descritiva de conteúdo estruturado, incluindo representações descritivas não verbais;

– (categoria de metadados:) exemplo → se necessário, dividir em diferentes tipos de exemplo;

– (categoria de metadados:) nota → se necessário, dividir em diferentes tipos de nota;

– (categoria de metadados:) fonte → se necessário, dividir em diferentes tipos de fonte e nas respetivas condições de utilização.

Se a entidade de representação designativa do conteúdo estruturado for verbal, aplica-se a repetibilidade por língua, bem como a repetibilidade dentro de uma língua no caso de sinónimos (cada um dos quais também deverá ter o seu próprio ID de entidade). Se a entidade de representação designativa do conteúdo estruturado for não verbal, aplica-se a repetibilidade por campo de uso/aplicação. Pode também haver um tipo de repetibilidade dentro do campo de uso/aplicação (como os sinais rodoviários de limite de velocidade, que variam consoante a sua localização ao longo da estrada ou no meio de uma autoestrada em alguns países, ou os sinais rodoviários com o mesmo significado que diferem entre os vários estados dos EUA). Existem variações da língua gestual dentro da mesma língua gestual, bem como dos Blissymbols.

O que foi exposto acima mostra que a repetibilidade deve basear-se na «comunidade de utilização» (isto é, locale na localização), e não na língua. Naturalmente, a community of use também pode ser uma comunidade linguística, mas a repetibilidade por localidade e dentro de cada localidade proporciona maior flexibilidade para abranger todos os fenómenos encontrados no conteúdo estruturado.

7. C O N C L U S Õ E S

Nos últimos 10 anos, tornaram-se evidentes as limitações da interoperabilidade semântica numa perspetiva da ciência da computação. Para além da interoperabilidade técnica (isto é, relacionada com hardware e software) e organizacional, a interoperabilidade semântica deve incluir a interoperabilidade sintática, conceptual e pragmática. A interoperabilidade de conteúdo oferece uma abordagem ainda mais ampla e genérica no que respeita às representações comunicativas da informação e do conhecimento — também tem plenamente em conta a reutilização e a adaptação a novos fins de entidades de diferentes tipos de conteúdo estruturado (Galinski, Van Isacker 2010). A adaptação a novos fins pode incluir, por exemplo, a adaptação de entradas terminológicas existentes

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- como objetos de aprendizagem (LO) em eLearning ou

- para serem utilizados por pessoas com deficiência (PwD) para a comunicação em geral e, naturalmente, também para fins de aprendizagem.

As normas internacionais de interoperabilidade de conteúdos são um pré-requisito para:

- evitar uma enorme duplicação de esforços,

- desenvolver métodos (incluindo a certificação) e dispositivos que assegurem a qualidade dos conteúdos,

- introduzir a interoperabilidade de conteúdos nos programas de educação e formação,

- permitir que muitas e-aplicações reutilizem e adaptem extensivamente conteúdos estruturados existentes.

Cada vez mais, todos os tipos de conteúdos estruturados devem poder ser reutilizados e adaptados em diferentes plataformas de sistema. Além disso, devem ser implementados cada vez mais métodos cooperativos e distribuídos, baseados na Web, para o desenvolvimento de conteúdos, em cooperação com áreas inter-relacionadas e segundo uma abordagem integradora. Neste contexto, a utilização intensificada de tecnologias móveis terá um enorme impacto: o eContent está a tornar-se mContent (conteúdo móvel).

No decurso destes desenvolvimentos, seria oportuno desenvolver relações metodológicas e de conceção de sistemas mais sólidas entre a gestão de recursos de conteúdo e a linguística de corpus a fim de aproveitar melhor

- os corpora existentes e futuros, com características melhoradas, por exemplo, para extrair sistematicamente itens individuais de conteúdo estruturado (tendo também em conta as frequências de ocorrência em função do domínio, do nível/registo e da aplicação, de modo a melhorar a extração contextualizada de objetos de aprendizagem);

- itens de conteúdo estruturado em repositórios existentes e futuros, com vista a melhorar o processamento de corpora para novos fins adicionais, como a didática;

- métodos e ferramentas existentes e emergentes em áreas que, até agora, apresentam um baixo grau de inter-relação e integração metodológicas, em benefício mútuo;

- objetos de aprendizagem criados e mantidos sistematicamente (e mediante esforços participativos), em particular para a CLIL (aprendizagem integrada de conteúdos e línguas).

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Os esforços de normalização (e de cooperação na normalização) devem ser intensificados. A integração adequada dos requisitos de AAC na modelação de dados de conteúdos estruturados beneficiaria não só aqueles na sociedade que mais urgentemente dela necessitam, mas, em última análise, todos. Isso exige uma maior ênfase nas tecnologias de assistência pertinentes na educação e formação relacionadas com as TIC, o mais cedo possível.

Os participantes na Conferência ICCHP 2010³ confirmaram que a formação existente e os estudos formais não são suficientes — mesmo quando certificados ao abrigo de determinados sistemas de certificação/atestado — no que diz respeito às competências e qualificações necessárias para se familiarizar com as questões envolvidas na interoperabilidade global de conteúdos e, em particular, na eAcessibilidade e eInclusão. A «Recomendação sobre princípios de desenvolvimento de software e conteúdos 2010» (ver Anexo 2) foi formulada num workshop especial na ICCHP 2010 e, posteriormente, aprovada por várias comissões técnicas no domínio da normalização e, em 2012, pelo Grupo de Gestão (MoU/MG) do Memorando de Entendimento ITU-ISO-IEC-UN/ECE relativo à normalização do comércio eletrónico.

REFERENCES

Galinski Ch. 2011: A sign equals thousand words. Consistency of traffic / road signs and verbal messages. – Infrastructure and safety in a collaborative world. Road traffic safety. Evangelos Bekiaris, Marion Wiethoff, Evangelia Gaitanidou eds., Heidelberg, Dordrecht, London, New York: Springer, 263–284.

Galinski Ch., Reineke D. 2011: Vor uns die Terminologieflut. – eDITion 2/2011, 8–12.

Galinski Ch., Van Isacker K. 2010: Standards-based Content Resources: A Prerequisite for Content Integration and Content Interoperability. – Computers helping people with special needs. 12th International Conference, ICCHP 2010, Vienna, Austria, July 2010. Proceedings, Part I., K. Miesenberger e.a. (eds.), Berlin, Heidelberg, New York: Springer, 573–579.

Gonnissen L., Mornie G. 1983: Bestimmen und erkennen leicht gemacht. Vögel. Die wichtigsten heimischen Arten [Birds of Europe], translated from French by Sieglinde Summerer and Gerda Kurz, Zürich/Köln: Benziger Verlag.

Gruber T. R., June 1993: A translation approach to portable ontology specifications (PDF). Knowledge Acquisition 5 (2), 199–220. – http://tomgruber.org/writing/ontolingua-kaj-1993.pdf.

Hodges M., Okazaki T. Japanese kanji flashcards. Series 2, volume 1, Tokyo: White Rabbit Press, s.a.

Kitazawa T., Windhab R., Galinski Ch. 2007: Untersuchung von Flashcardsystemen (elektronische Lernkarteien) für CALL (computergestützten Spracherwerb) und CASPLL (computergestützten Fachsprachenerwerb) auf Anfängerniveau. Mit dem Schwerpunkt auf Japanisch-Lernen zum Erwerb einer hohen lexikalischen Sprachkompetenz – ohne das langfristige Ziel einer mehrsprachigen Flashcard-Lernplattform zu vernachlässigen.

McEnery T., Xiao R., Tono Y. 2006: Corpus-based Language Studies: An Advanced Resource Book, London/New York: Routledge.

Schmitz K.-D. 2006: Data modeling: From terminology to other multilingual structured content. – TSTT 2006. International Conference on Terminology, Standardization and Technology Transfer. Proceedings. Beijing, China, 2006-08-25/26. Yuli Wang, Yu Wang, Ye Tian (eds.), Beijing: Encyclopedia of China Publishing House.

³ 12^th International conference on computers helping people with special needs (ICCHP 2010), Vienna, Austria, July 2010

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REFERENCED STANDARDS

ISO/IEC Guide 2:2004 Standardization and related activities – General vocabulary.

ISO 639 (series) Codes for the representation of names of languages.

ISO/IEC 2382-36:2008 Information technology – Vocabulary – Part 36: Learning, education and training.

ISO 3166 (series) Codes for the representation of names of countries and their subdivisions.

ISO/TS 8000-1:2011 Data quality – Part 1: Overview.

ISO 10241-1:2011 Terminological entries in standards – Part 1: General requirements and examples of presentation.

ISO 10241-2:2012 Terminological entries in standards – Part 2: Adoption of standardized terminological entries.

ISO 12615:2004 Bibliographic references and source identifiers for terminology work.

ISO 12620:2009 Terminology and other language and content resources – Specification of data categories and management of a Data Category Registry for language resources.

ISO 15924:2004 Information and documentation – Codes for the representation of names of scripts.

ISO/CD 17347:2012 Ontology Integration and Interoperability (OntoIOp) – Part 1: The Distributed Ontology Language (DOL).

ISO/DIS 22274:2011 Systems to manage terminology, knowledge and content – Concept-related aspects for developing and internationalizing classification systems.

IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.). LOM standard 1484.12.1-2002 Draft Standard for Learning Object Metadata.

TURINIO SĄVEIKUMO BŪTINYBĖ NAUDOJANT STRUKTŪRIZUOTO TURINIO VIENETUS KAIP ELEKTRONINIO MOKYMOSI OBJEKTUS PAKARTOTINAI AR PAGAL KITOKIĄ PASKIRTĮ

Daugėja internetinių turinio platformų, siūlančių vartotojams vieną ar daugelį išteklių, bet vis dar trūksta teorinio ir metodologinio tokios veiklos pagrindimo, mažai atsižvelgiama į geriausias turinio sąveikumo užtikrinimo patirtis. Tokių platformų skaičius augs ir toliau, nes vis daugiau išteklių kuriama ir naudojama taikant nepakankamai veiksmingus metodus. Kad būtų užtikrinta turinio kokybė, o pirmiausiai patikimumas, reikalingas įvairių priemonių derinimas (standartai, informacinės ir komunikacinės technologijos, sertifikavimas ir kt.).

Elektroniniam mokymuisi svarbus skirtumas tarp bendrosios kalbos (angl. LGP) ir specialiosios kalbos (angl. LSP). Tam, kad būtų galima sukurti daugiakalbius, daugiamodalinius, daugelio paskirčių mokymosi objektų duomenų modelius, leksinės semantikos lygmeniu būtina tobulinti ribotas dabartinių duomenų bazių galimybes. Reikėtų daugiau dėmesio skirti:

a) duomenų bazėse pateikiamų bendrosios kalbos ir specialiosios kalbos įrašų panašumui;

b) duomenų bazių įrašų žodinių elementų tarimo nuorodoms;

c) pateikimui nežodinių žymenų ir atvaizdų, kurie, atsižvelgiant į taikymo sritį, gali būti tokie pat svarbūs kaip žodiniai žymenys ir net labiau už juos pageidautini;

d) leksinių vienetų dėmenims, pavyzdžiui, morfologiniams elementams;

e) didesniems leksiniams vienetams, pavyzdžiui, bendrosios kalbos kolokacijoms ar specialiosios kalbos frazemoms;

f) neįgaliųjų komunikacinėms reikmėms.

Straipsnyje pateikiami argumentai dėl žemiau išvardytų dalykų būtinumo:

– standartų, kuriuose būtų pateikti pasaulinio turinio sąveikumo užtikrinimo reikalavimai ir gairės, įskaitant elektroniniam mokymuisi keliamus reikalavimus;

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– koordinuotos strategijos, skatinančios tokių standartų taikymą (pavyzdžiui, pasitelkiant sertifikavimą);

– priemonių, užtikrinančių standartų laikymąsi plėtojant sistemas.

Šie standartai ir priemonės galėtų padėti suvaldyti jau dabar daugiau ar mažiau chaotišką turinio plėtrą (sukeliančią didžiulį veiklos dubliavimą) ar bent jau leistų aiškiai išskirti patikimo turinio saugyklas.

Gauta 2012-03-20

Christian Galinski International Information Centre for Terminology (Infoterm) Gymnasiumstrasse 50, 1190 Vienna, Austria E-mail [email protected]

Blanca Stella Giraldo Pérez International Information Centre for Terminology (Infoterm) Gymnasiumstrasse 50, 1190 Vienna, Austria E-mail [email protected]

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ANNEX 1

Table 1 — Overview of data categories of a standardized terminological entry in accordance with ISO 10241-1

Primary data categories^a

Secondary data categories^b (including administrative data and usage information)

Name

Mandatory/optional; repeatable/non-repeatable

entry number...

Mandatory; non-repeatable

—

term^c (or string of five half-high dots “...” or other slot holder sign,...) in the order preferred term(s), admitted term(s), deprecated term(s)

Mandatory; repeatable

grammatical information in accordance with the rules of the standardizing body: e.g. gender, number, part of speech

language code or script code, or both

geographical use (e.g. country code)

pronunciation

normative status

letter symbol...

Optional (unless the letter symbol is internationally standardized); repeatable

language code or script code, or both

geographical use (e.g. country code)

normative status

graphical symbol...

Optional (unless the graphical symbol is internationally standardized); repeatable

geographical use (e.g. country code)

normative status

definition...

Mandatory (unless a non-verbal representation is used by convention within the respective domain or subject); non-repeatable

domain or subject, if necessary

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Primary data categories^a

Secondary data categories^b (including administrative data and usage information)

Name

Mandatory/optional; repeatable/non-repeatable

non-verbal representation …

Mandatory (if exists – complementing a definition or used instead of a definition by convention within the respective domain or subject); non-repeatable

—

example …

Optional; repeatable

—

note to entry (including note to term, letter symbol, graphical symbol, definition, context, non-verbal representation, example, a given language section of a multilingual terminological entry or the entire terminological entry) …

Optional; repeatable

—

source of entire terminological entry (including source of term, letter symbol, graphical symbol, definition, context, non-verbal representation, example) or any language section of a multilingual terminological entry

Optional (unless the terminological entry or a language section of a multilingual terminological entry is taken from an external authoritative source); repeatable

additional information relating to the source, such as page number or clause number

^a All primary data categories except the data category “entry number” are repeatable by language and, therefore, apply to multilingual standards. Additional rules for terminological entries in a multilingual terminology standard are given in Clause 7.

^b All secondary data categories are optional except where they are crucial for disambiguation (…) and in cases where multilingual information is included in one terminological entry, in which case the primary data categories shall be complemented by a code for names of language in accordance with ISO 639, if necessary in combination with codes for names of countries in accordance with ISO 3166 or codes for names of scripts in accordance with ISO 15924.

^c For simplicity, only “term” is specified in Table 1 although other verbal designations, such as any existing synonymous terms, variants, full forms, abbreviated forms, homographs, antonyms, as well as equivalent terms in other languages are included under this data category name.

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ANNEX 2

RECOMMENDATION ON SOFTWARE AND CONTENT DEVELOPMENT PRINCIPLES 2010

Formulated at the ICCHP 2010 and endorsed by ISO/TC 37 and other technical committees

PURPOSE

This recommendation addresses decision makers in public as well as private frameworks, software developers, the content industry and developers of pertinent standards. Its purpose is to make aware that multilinguality, multimodality, eInclusion and eAccessibility need to be considered from the outset in software and content development, in order to avoid the need for additional or remedial engineering or redesign at the time of adaptation, which tend to be very costly and often prove to be impossible.

BACKGROUND

In software development, globalization¹, localization² and internationalization³ have a particular meaning and application. In software localization they have been recognized as interdependent and of high importance from a strategic level down to the level of data modelling and content interoperability.

In 2005 the Management Group of the ITU-ISO-IEC-UN/ECE Memorandum of Understanding on eBusiness standardization adopted a statement (MoU/MG N0221), which defines as basic requirements for the development of fundamental methodology standards concerning semantic interoperability the fitness for

– multilinguality (covering also cultural diversity),

– multimodality and multimedia,

¹ Globalization refers to all of the business decisions and activities required to make an organization truly international in scope and outlook. G11N is the transformation of business, processes and products to support customers around the world, in whatever language, country, or culture they require.

² Localization is the process of modifying products or services to account for differences in distinct markets. Therefore, L10N is an integral part of G11N, and without it, other globalization efforts are likely to be ineffective. The interdependence of G11N and L10N has also been coined glocalization.

³ Internationalization is the process of enabling a product at a technical level for localization. An internationalized product does not require remedial engineering or redesign at the time of localization. Instead, it has been designed and built from the outset to be easily adapted for a specific application after the engineering phase.

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– eInclusion and eAccessibility,

– multi-channel presentations,

which have to be considered at the earliest stage of

– the software design process, and

– data modelling (including the definition of metadata),

and hereafter throughout all the iterative development cycles.

The above requirements are a prerequisite for global content integration and aggregation as well as content interoperability. Content interoperability is the capability of content to be combined with or embedded in other (types of) content items and to be extensively re-used as well as re-purposed for other kinds of eApplications. In order to achieve this capability, software must support these requirements from the outset. The same applies to the methods and tools of content management – including web content management.

R E C O M M E N D A T I O N

Software should be developed and data models for content prepared in compliance with the above-mentioned requirements to facilitate the adaptation to different languages and cultures (localization) or new applications (re-purposing), the personalization for different individual preferences or needs, including those of persons with disabilities. These requirements should also be referenced in all pertinent standards.

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